¿Qué es la Estadística Aplicada y por qué es fundamental hoy?
La Estadística Aplicada es la rama que utiliza métodos estadísticos para resolver problemas en otras disciplinas como Medicina, Economía, Sociología, Biología, Marketing, Psicología y más. Estas áreas dependen del análisis de datos para avanzar, innovar y tomar decisiones inteligentes.
Gracias al progreso tecnológico y a la enorme cantidad de información disponible, podemos responder preguntas que antes eran imposibles. Nunca antes se habían tomado tantas decisiones basadas en datos como ahora, transformando todos los sectores. (véase por ejemplo el libro “Homo deus: a brief History of tomorrow” de Yuval Noah Harari)
¿Cómo puede ayudarte la Estadística Aplicada en tu carrera y vida?
Conocer la Estadística Aplicada ofrece beneficios como:
- Obtener una guía estadística durante tu doctorado.
- Dar respuestas solventes a los revisores que están juzgando tu trabajo.
- Analizar las muestras de datos que tanto esfuerzo te ha costado conseguir.
- Mejorar la metodología estadística de tus nuevas investigaciones y ganar una propuesta de proyecto.
- Tomar mejores decisiones en tu empresa
- Ser un ciudadano/a competente con capacidad crítica para valorar la información de su entorno y hacerse las preguntas oportunas…
Para todo ello hace falta una buena formación en Estadística.
¿Qué es un Científico de Datos (Data Scientist)?
Un Científico de Datos es un profesional o académico que aprende de los datos, que:
- Evalúa y compara las técnicas estadísticas de análisis de datos
- Analiza e interpreta datos reales y complejos.
- Extrae conocimiento de estos datos para responder a preguntas concretas y obtiene una mejor comprensión de los problemas.
Me gusta esta definición porque reconoce el rol del científico.
Los científicos/as tenemos una gran ventaja en esta nueva profesión, conocemos la pregunta y el contexto de la investigación, así podemos crear diseños experimentales adecuados y distinguir luego mediante su análisis si un patrón detectado es relevante para contestar nuestra pregunta de investigación o si se debe a otro tipo de fenómenos (errores de medición u observación, o un error en el procesamiento de datos, por ejemplo).
¿Cómo convertirse en Científico de Datos?
El Científico de Datos requiere combinar habilidades multidisciplinares que le permitan:
- Establecer y redefinir las preguntas de investigación.
- Seleccionar las herramientas estadísticas para manipular, gestionar y explorar los datos.
- Construir modelos estadísticos.
- Interpretar, comunicar los resultados y tomar de decisiones a partir de ellos.
Para convertirse en datascience además es imprescindible tener un buen dominio de software estadístico especializado, como R Software.
¿Qué es R y por qué es la herramienta líder en análisis estadístico?
R es un lenguaje estadístico potente, gratuito y en constante evolución gracias a su comunidad. Ofrece análisis reproducibles, integración con otros programas y publicación de resultados interactivos.
A diferencia de software como SPSS o SAS, R es transparente y ético, con amplia comunidad que actualiza constantemente las técnicas.
R permite controlar todo el proceso del análisis, evitando la “caja negra” de otros softwares. Es escalable para incorporar Big Data, Machine Learning y Data Mining, donde los programas tradicionales se quedan cortos.
Big Data y Estadística Aplicada: comprensión de las 7 Vs fundamentales
Big Data maneja datos con características:
- Volumen (grandes cantidades).
- Velocidad (alta generación y flujo).
- Variedad (datos estructurados y no estructurados).
- Veracidad (confiabilidad).
- Viabilidad (uso efectivo).
- Visualización (gráficos para detectar patrones).
- Valor (impacto para la organización).
Conceptos clave para la estadística aplicada actual
La moda del Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) y el Internet of Things (IoT). ¿En qué consisten en realidad?
Artificial Intelligence (AI)
Implica código, técnicas o algoritmos que permite a las máquinas realizar tareas o comportamientos que son característicos de la inteligencia humana. Incluye herramientas para la planificación, la comprensión del lenguaje, el reconocimiento de objetos y sonidos, el aprendizaje y la resolución de problemas.
Machine Learning (ML)
Es una forma de lograr el AI, las técnicas y procesos que ayudan a las máquinas en este esfuerzo.
Deep Learning (DL)
Es un enfoque del ML, utilizan redes neuronales (ANN) que imitan las respuestas de las redes neuronales biológicas en los humanos. Como podemos ver en el gráfico, el DL es un subconjunto de técnicas del ML, que a su vez es un subconjunto de técnicas de la AI.
Internet of Things (IoT)
Hace referencia a la interconexión digital de los objetos cotidianos con internet, brinda datos sin procesar de lo que está sucediendo en el mundo, de manera similar a los sensores de nuestro cuerpo. En este símil, el AI actúa como nuestro cerebro, da sentido a los datos y decide qué acciones realizar.
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